企业的传统IT业务应用一般都是建立在物理服务器和存储设备上的。当cloud 迁移启动时，一般采用标准化技术来整合之前的服务器和存储资源。更重要的是评估现有的想上云的老业务迁移并根据数据 center的资源制定详细的解决方案；如果是新的应用系统，分配相应的资源，直接部署在云计算环境中就可以了。对于任何想上云的企业来说，评估应用系统云化或转型的风险和收益是一个重要的手段。整个业务系统的云化分析过程需要从多个层次和维度进行，包括硬件支撑环境改造、操作系统平台变更、平台软件绑定分析、IP地址依赖消除、API重构、模块化改造、标准化改造、外部依赖条件等。，从而准确评估业务信息系统云化改造的相关难点和痛点。
6、大 数据存储与应用特点及技术路线分析big 数据存储和应用特点及技术路线分析数据 Times、数据爆发式增长。从存储服务的发展趋势来看，一方面数据的存储容量需求在不断增加；另一方面，对数据的有效管理提出了更高的要求。大数据对存储设备的容量、读写性能、可靠性、扩展性提出了更高的要求，需要充分考虑功能集成、数据安全性、数据稳定性、系统扩展性、性能和成本。
其共同特征可以概括为3V:量、速、变(大规模、高速度、多样性)。Da 数据具有数据体量大、增长快的特点。Its 数据 scale已经从PB级提升到EB级，并且还在根据实际应用和企业二次开发的需要不断扩展，正在快速向ZB(ZETABYTE)规模进军。
7、mysql将 数据 迁移到大 数据平台分布式文件系统,用什么工具合适这个可能会给一些参考:分布式大数据迁移Tools(2)。在我看来，一个完整的大型数据平台应该提供离线计算、即席查询、实时计算和实时查询。Hadoop、spark和storm无法单独完成上述所有功能。Hadoop spark hive是非常不错的选择。hadoop的HDFS无疑是分布式文件系统解决存储问题的解决方案。
Sparkstreaming解决了实时计算的问题；另外还需要HBase或Redis等NOSQL技术来解决实时查询的问题；除了这些，平台中不可或缺的还有任务调度系统和数据 exchange工具；任务调度系统解决了所有大型数据平台中的任务调度和监控；数据交换工具解决其他数据源与HDFS之间的传输，如:数据库到HDFS，HDFS到数据库等等。
8、大 数据在系统工程中的应用large 数据技术在系统工程中的应用(一)云计算技术在计算机信息系统中的应用。将云计算技术应用于计算机信息系统中的数据处理，通过云计算的分布式网格计算来处理整个资源，首先要建立相关的模型。云计算模型的构建可以使-1迁移全部上云，合理有效地降低计算机系统在信息处理方面的经济成本。在云计算下，技术服务软件利用无线局域网自动生成移动数据对应的传输网格，构建新的大数据信息闭环反馈信息处理模型。
9、企业 迁移大 数据面临的五大风险Enterprise迁移Big数据面临的五大风险数据计算机系统之间的传输或存储格式从来都不是一件容易的事情，尤其是涉及到结构化和非结构化的时候数据。芝加哥一家公司数据解决方案提供商的联合创始人CEOArvindSingh(以下简称Singh)认为，复杂的数据 迁移 work意味着超负荷运行和延迟非常普遍。他指出迁移-1/中存在五大风险，企业应尽力规避。
一个公司的员工可能非常擅长他们所做的事情，但这并不意味着他们是数据管理、迁移和治理方面的专家。辛格说，他们是数据的创造者和消费者，但他们并不完全精通使用工具、流程、服务、模板和加速器，风险2:你的团队过于依赖工具的开发。这个问题往往导致员工经验不足，A 数据 迁移项目通常属于IT部门，但可能没有经过专业培训。迁移工具使用不当最终会导致迁移错误数据。
